中国AI迈入“重工时代”，发展路径与美国分道扬镳

这并非仅仅是概念上的转变。而是指Token的调用量呈爆发式增长，计算能力已上升至国家工程层面，人工智能开始渗透到制造业、医疗、政务等关键领域，企业级智能体也正迅速落地应用。

更重要的是，中国人工智能的发展模式，正日益显现出与美国的不同之处。

国家数据局发布的《数字中国发展报告（2025年）》中，有几组数据，其实已然揭示了许多关键信息。

不妨对比一下：中国电影全年票房约500亿元，中国游戏市场约3000亿元，而中国人工智能核心产业的规模已突破万亿元大关。而且这仅仅是“核心产业”的范畴，尚未包含人工智能对制造业、金融、工业、能源等相关外延市场的带动作用。

其中，最关键的数据指向了：Token的爆发式增长。

真正值得市场关注的，其实是2025年全国日均Token调用量，从年初的1万多亿激增至年末的100万亿。到了2026年3月，日均Token调用量已进一步攀升至140万亿以上。与2024年初相比，增长幅度超过了1000倍。

许多普通人看到“Token”这个词可能会感到困惑。其实，你可以将其理解为人工智能世界中的“电力”资源。

你向人工智能提问一次，就需要消耗Token。人工智能生成图像，也需要消耗Token。人工智能编写代码、分析数据、操控机器人同样需要消耗Token。因此，Token本质上是衡量人工智能工作量的基本单位。

而当前最大的变化在于，Token正从单纯的“沟通成本”，逐渐演变为“生产性资料”。

在过去的几年里，人工智能最突出的能力在于其对话交互。但如今，人工智能正迈入一个新的阶段，开始承担具体的任务执行。在本次数字中国峰会上，这一点已经得到了充分的体现。

中国联通展示的AI眼底相机，实现了自动对焦、自动拍摄以及AI实时分析，仅需3分钟即可完成从拍摄到诊断报告生成的全过程。并且，该系统能够识别30多种眼部疾病，还能对10多项慢性病风险进行预警。这标志着人工智能开始在基层医疗领域替代重复性的劳动。

中国移动展示的“AI+柔性制造”技术，已覆盖汽车制造领域90%的加工工艺场景。这已经超越了传统自动化范畴，意味着人工智能正深入工业生产链的核心环节。

许多人认为中国人工智能的发展是突然崛起的。但实际上，背后已积累了多年的技术沉淀。真正推动这一轮爆发式增长的，主要归功于以下三方面因素。

过往中国人工智能发展面临的最大瓶颈并非模型本身，而是计算能力。但如今，情况已发生了显著改变。

此外，八大国家算力枢纽已占据全国智算规模的80%以上。这意味着人工智能的计算能力，已从企业层面的行为，升级为国家级基础设施工程的一部分。

人工智能是一个极其耗能的产业。因为图形处理器（GPU）耗电、数据中心耗电、推理过程更是耗电。许多人低估了一点：人工智能的竞争最终将演变为能源的竞争。

而中国的优势何在？

在于低成本的能源供应。尤其是西部地区的水电、风电、光伏以及超高压输电技术。这预示着中国可能正在构建一种新型的“数字能源体系”。

过去中国出口服装、家电、制造业产品，未来中国或许将出口计算能力、人工智能服务以及Token处理能力。

3. 最为关键的一点：Token的成本正在大幅下降

这一点，才真正代表了产业的转折点。为何过去人工智能难以大规模落地？原因非常简单，就是成本过高。

但现在，随着国产算力的提升、推理优化的进步、调度能力的增强以及模型效率的提高，其结果就是Token的成本开始快速下降。

中国电信董事长柯瑞文在峰会上直接强调了“更好用”且“用得起”的目标，并正在积极推动人工智能进入商业闭环。

这是最值得关注的部分。

简单来说，美国更侧重于“科技革命”，而中国则更倾向于“工业革命”。

在过去两年中，市场最赚钱的领域是“卖铲子”，即GPU、HBM（高带宽内存）、数据中心等硬件供应。但下一阶段真正的巨大机遇，很可能在于人工智能的工业化应用。

这意味着什么？未来的盈利者，不一定仅仅是模型开发公司。而是那些能够将人工智能真正融入工业流程的企业。因为聊天机器人存在发展瓶颈，而工业应用则没有。

工业涵盖了制造业、医疗、能源、交通、供应链、政务等众多领域。这是一个价值数万亿元的市场。

过去市场关注的是人工智能是否能够进行对话。现在市场则开始关心人工智能是否能够创造GDP。这也是为何Token调用量的激增比模型参数量更为重要，因为Token代表的是实际的工作量。

人工智能的真正变革，并非在于其变得更智能了。而在于它开始能够替代“生产力”。

当人工智能能够替代时间、人力、流程和决策时，它就不再仅仅是互联网产品。而将演变为新一代的工业基础设施。

在过去两年里，市场炒作的是人工智能是否会改变世界。但现在，真正的问题已经转变为人工智能是否能够创造真实的经济价值。

而中国的人工智能，正从“互联网叙事”模式，转向“工业化叙事”模式。